常用 pandas 和 numpy 函数总结

最新推荐文章于 2025-09-29 13:34:45 发布
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numpy、pandas实用总结(3种数据合并)
一念执着
07-24 859
前言 将俩个或者多个DataFrame合并在一起，这样的操作在日常工作中是极为频繁的一件事情，目前，我所知的有四种将DataFrame合并在一起 的方法： concat，在Series中也可以使用 merge join concat合并 这种合并实际上是直接将俩个DataFrame简单粗暴的合在了一起，可以横着合并，也可以竖着合并，5个重要参数 axis： 指定连接轴，默认为0 jo...
pandas中使用numpy
weixin_49487589的博客
03-30 750
81.导入并查看pandas与numpy版本 import pandas as pd import numpy as np print(np.__version__) print(pd.__version__) 82.从NumPy数组创建DataFrame #随机数 temp_1 = np.random.randint(1,100,20) df1 = pd.DataFrame(temp_1) df1 83.从NumPy数组创建DataFrame #固定步长数 temp_2 = np.arange(0
NumPy 与 Pandas 的详细应用（含实例）
最新发布
weixin_42030577的博客
09-29 1940
本文系统介绍了Python数据分析中NumPy和Pandas两大核心库的应用。NumPy专注于高效数值计算，提供多维数组和向量化运算功能；Pandas则擅长结构化数据处理，支持数据清洗、分组统计等操作。文章详细讲解了库的安装、基础操作（数组/DataFrame创建、索引切片）、进阶功能（缺失值处理、分组聚合），并通过电商销售分析案例演示了实际应用场景。最后总结了二者的协同优势：NumPy负责底层数值计算，Pandas处理高级数据操作，配合使用可显著提升数据处理效率。建议读者从基础操作入手，结合实际案例练习，
numpy pandas 数据处理操作总结
南阁风起的博客
02-07 3153
打开文件 a = pd.read_csv('a.txt', header = None, sep = '[_\t]+') header控制文件中是否包含列名，sep控制划分方式，可使用正则表达式 文件合并 c = pd.concat([a,b]) 列相同的两个文件纵向连接 文件排序 a = a.sort_values(['col1','col2']) 先根据列’col1’的值进行...
numpy、pandas常用函数功能
u012477435的博客
10-11 1781
文章目录numpy和pandas常用函数功能一、Numpy1.1 常用功能二、pandas2.1 series对象2.2 DataFrame2.3 基本数据分析 numpy和pandas常用函数功能 一、Numpy python科学计算的基础模块 数据格式：ndarray 安装：sudo apt-get install python-numpy、pip install numpy 1.1 常用功能 数组创建 np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.empty()、np.ar
Pandas、numpy常用操作
FarryNiu的博客
08-05 834
文件读写 读取excel: pandas.read_excel(path,sep=',',header=None) 写入excel: df.to_excel(path) 数组操作 选中Dataframe的第i列: df[i] 选中Dataframe的第i行: df.loc[i] 选中Dataframe的第i行第j列的元素: df.loc[i,j]
Python预处理之pandas、numpy介绍和常用函数使用
Sheenky的博客
05-13 5470
一、numpy基本介绍 1、什么是numpy NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 2、numpy的数据结构 numpy的数据结构是ndarray，它是一种N维的数组类型，它描述了相同类型的“items”的集合，同时
快速入门Pandas和NumPy数据分析
csdn1561168266的博客
04-30 1703
大家好，从商业智能到科学研究，数据分析在许多领域中都是一项重要技能。Python因其可读性强和强大的库生态系统而成为最受欢迎的数据分析语言之一，Pandas和NumPy是重要的基础工具，适用于任何想要分析和解释数据的人。本文将探讨如何使用这些库，内容涵盖了从Pandas中的基本数据操作到NumPy中的统计分析。
python3.8库-pip-20.2.2、pandas、numpy
08-26
在提供的标题和描述中，我们关注到了三个关键的库：pip、pandas 和 numpy。这些库在 Python 数据处理和科学计算领域起着至关重要的作用。 **pip**： pip 是 Python 的包管理器，用于安装和管理软件包，比如从 ...
34-Pandas和NumPy的比较
qwy715229258163的博客
07-04 906
我们知道 Pandas 是在 NumPy 的基础构建而来，因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的帮助我们使用 Pandas。NumPy 主要用 C语言编写，因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比 Python 数组快得多。
Python数据分析库：Pandas与NumPy实战
shejizuopin的博客
04-03 1096
在数据分析领域，Python凭借其强大的生态系统和丰富的库资源，成为了众多数据科学家和分析师的首选语言。其中，Pandas和NumPy是两个最为核心且广泛使用的数据分析库。Pandas提供了高效的数据结构和数据处理工具，而NumPy则专注于数值计算，为Pandas提供了底层支持。本文将结合优快云网站上的相关讨论，提取最实用的解决技巧，通过代码示例和表格分析，深入探讨Pandas与NumPy在数据分析中的实战应用。
Python数据分析（Pandas Numpy等）
01-26
Python数据分析参考书 Wes McKinney著 中文版 带标签目录
Numpy、Pandas常用函数
m0_61517307的博客
12-18 1339
Numpy、Pandas常用函数详细汇总
numpy和pandas总结
qinlaiensmile的博客
01-28 569
numpy和pandas总结
numpy_pandas总结
BigDong的博客
12-19 434
Numpy Numpy的ndarray 多维数组对象 1>>np.zeros(10) out: array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) 2>>np.zeros((3,6)) Out: array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0., 0....
pandas numpy常用函数
qq_33819591的博客
09-19 1250
python pandas numpy
常用numpy，pandas总结
weixin_61907621的博客
01-28 236
pandas
numpy&pandas函数总结
mosterRan的博客
05-22 405
导入numpy 属性： ndarray 多维数组属性如下 itermsize 每个项占用多少个字节 dtype 多维数组是整体什么类型 size 多维数组有多少项 shape 多维数组的形状 几行几列 ndim 数组的维数 nbytes 数组中所有数据消耗的字节数 方法： np.array([0,1,2,3]) 创建一个数组 []或() np.arange(5) 从0开始5个数字当做数...
numpy和pandas的一些函数和方法
我心自在天的博客
07-29 389
numpy和pandas的一些函数和方法 导入库： import numpy as np import pandas as pd 1. 读取csv或xlsx数据，生成DataFrame数据格式 代码： f = open(r'data/example_data_1/stormofswords.csv') df = pd.read_csv(f) 2. np.union1d求数组并集，返回一个list格式数据 代码： test = np.union1d([-1, 0, 1], [-2, 0, 2])
pandas和numpy
12-11
Pandas和NumPy是Python中两个非常流行的数据处理和分析库，它们在数据科学和机器学习领域有着广泛的应用。 ### Pandas Pandas是一个强大的数据分析工具，主要用于数据操作和分析。它提供了高效的数据结构，如Series...
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